- 企业级知识库私有化部署:腾讯混元+云容器服务TKE实战
大熊计算机
#腾讯云语言模型
1.背景需求分析在金融、医疗等数据敏感行业,企业需要构建完全自主可控的知识库系统。本文以某证券机构智能投研系统为原型,演示如何基于腾讯混元大模型与TKE容器服务实现:千亿级参数模型的私有化部署金融领域垂直场景微调高并发低延迟推理服务全链路安全合规方案1.1典型技术挑战#性能基准测试数据(单位:QPS)|场景|裸机部署|容器化部署|优化后||--------------------|--------
- 如何构建知识库
追逐此刻
其他其他
构建个人知识库是一个系统化的过程,需要结合工具选择、信息管理和持续优化。以下是分步骤的实用指南,包含现代工具和方法的建议:一、明确知识库定位(Why)核心目标学习型:支持学术研究/职业发展(如医学生构建临床知识体系)创作型:支撑内容产出(如自媒体作者的选题库)项目型:管理特定领域知识(如程序员的技术栈文档)领域聚焦建议采用「T型策略」:1个深度领域+3个辅助领域(如主攻机器学习,辅修心理学/设计/
- Elasticsearch 索引文档的流程
jiedaodezhuti
elasticsearch大数据搜索引擎
Elasticsearch索引文档的流程是一个分布式、多阶段的过程,涉及客户端请求、路由、主副本同步及持久化等步骤,具体流程如下:一、客户端请求与路由1.1文档接收与路由计算客户端通过RESTAPI发送文档写入请求,需指定索引名、文档ID(可选)及文档内容。Elasticsearch根据文档ID(或自定义routing值)哈希计算目标主分片位置。请求被转发到主分片所在的节点(协调节点或直接定位主
- 增强版 Kimi:AI 驱动的智能创作平台,实现一站式内容生成(图片、PPT、PDF)!
每天译点晓知识
AI人工智能专栏人工智能PPTPDF一键生成AI图片生成
前言基于扣子Coze零代码平台,我们从零到一轻松实现了专属Bot机器人的搭建。AI大模型(LLM)、智能体(Agent)、知识库、向量数据库、知识图谱,RAG,AGI的不同形态愈发显现,如何将其动态组合,凸显其强大爆发力!!!接下来,我们介绍通过Kimi进行功能增强?使得我们的Bot具备一键生成图片、PPT编写、PDF制作......模型配置Kimi月之暗面旗下国产大模型,以独特的长文本处理能力,
- 大模型——Dify:知识库与外部知识库
不二人生
大模型人工智能大模型dify
Dify:知识库与外部知识库相比于AI大模型内置的静态预训练数据,知识库中的内容能够实时更新,确保LLM可以访问到最新的信息,避免因信息过时或遗漏而产生的问题。知识库与文档开发者可以通过此方式确保LLM不仅仅依赖于训练数据中的知识,还能够处理来自实时文档和数据库的动态数据,从而提高回答的准确性和相关性。https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/knowledge-ba
- GPT-5企业级应用落地指南:70个工业场景实战部署全景(2025)
知识产权13937636601
计算机GPT-5API
摘要:随着GPT-5在2025年全面开放企业API,其多模态理解、自主任务规划、超长上下文(128Ktokens)能力正颠覆传统工业智能化范式。本指南基于全球200+企业实测案例,提炼70个工业场景的部署方案,涵盖研发设计、生产制造、供应链管理等九大领域。核心解决三大落地挑战:安全合规部署方案(企业知识库隔离训练、区块链存证)、行业场景迁移(小样本领域适应、多模态提示工程)、成本效率优化(MoE稀
- 医疗大模型深度剖析:腾讯医疗大模型案例,引领智能医疗新时代!
腾讯医疗大模型是混元大模型的医疗版。在DeepSeek爆火之前,腾讯健康已经依据医疗细分场景的具体需求,以腾讯自研的混元大模型,打造出医疗行业大模型。DeepSeek-R1发布后,腾讯健康第一时间完成了混元大模型与DeepSeek的融合。腾讯医疗大模型深度融合医学知识库与自然语言处理技术,旨在为医疗行业提供智能化的辅助解决方案。通过海量医学文献、临床指南、电子病历等专业数据训练,具备强大的医学知识
- 老年基础护理实训室建设方案:构建标准化护理实训体系
凯禾瑞华_实训室建设
实训室建设人工智能大数据vrar虚拟现实unity
一、实训室特色(一)高度仿真场景老年基础护理实训室建设方案强调构建高度仿真的老年护理场景,模拟家庭、养老院、医院病房等真实环境,配备仿真老年人体模型、适老化家具及设备,让学生身临其境开展实训。点击获取实训室建设方案(二)智能化设备应用引入智能护理监测设备、模拟急救仪器等,结合DeepSeek+知识库大模型,实现实训过程数据记录与分析,为教学提供精准反馈,此为老年基础护理实训室建设方案的重要创新点。
- OpenAI Agents SDK 客户服务应用案例
lyh1344
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OpenAIAgentsSDK客户服务应用案例OpenAIAgentsSDK可用于构建智能化、自动化的客户服务解决方案。以下是一些典型应用案例及实现方法:智能问答助手通过OpenAIAgentsSDK训练一个基于知识库的问答助手,自动回答客户常见问题。可集成到网站、APP或社交媒体平台,提供24/7服务。支持自然语言处理,准确理解客户意图,提供个性化回复。多轮对话处理利用SDK的上下文保持能力,处
- RAG系列:RAG越来越不准?你可能忽略了“元数据”的力量
数智前沿
数字化转型人工智能RAG
你是否也有这样的困扰?问大模型一个很具体的问题:“请告诉我A软件的安装方法。”结果它却信誓旦旦地告诉了你B软件的安装步骤。在这个过程中,你可能已经花了大量时间解析和清洗上千份文档,接入RAG,但结果仍然不理想。为什么会这样?其中一个很重要的原因是,我们花了很多时间构建知识库,却忽略了一个看似不起眼的部分——元数据。简单来说,元数据就是“描述数据的数据”。比如:文档的元数据:作者、标题、文档类型、创
- 在Ubuntu下建设自己的本地大模型docker+ollama+openwenui
东郭野人
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在经过多种尝试下,出现了各种问题,终于搭建起了自己的本地大模型和知识库,下面为大家讲解过程。一.docker1.安装安装docker逐步执行以下代码或者看其他的文章,我的ubuntu是22.04sudocurl-fsSLhttps://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg|sudoapt-keyadd-sudoadd-apt-repositor
- LocalAI: OpenAI、Claude 等的开源替代
小众AI
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GitHub:https://github.com/mudler/LocalAI更多AI开源软件:发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AILocalAI是免费的开源OpenAI替代品。LocalAI充当与OpenAI兼容的直接替代RESTAPI(Elevenlabs、Anthropic...本地AI推理的API规范。它允许您使用消费级硬件在本地或本地运行LLM、生成图像、
- Trae CN IDE 中 PHP 开发的具体流程和配置指南
咖啡续命又一天
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以下是TraeCNIDE中PHP开发的具体流程和配置指南,结合知识库内容和实际开发需求整理,并附实例说明:一、安装与初始配置下载与安装TraeIDE访问Trae官网下载macOS或Windows版本。安装完成后,启动Trae,首次运行会进入初始化向导。初始设置主题与语言:选择暗色/亮色主题,语言设为简体中文。导入配置:从VSCode或Cursor导入插件、快捷键(保留原有习惯)。登录账号:注册Gi
- 从零构建企业知识库问答系统(基于通义灵码+RAG+阿里云OSS的落地实践)
大熊计算机
开发实战阿里云云计算
1企业知识管理在大型企业环境中,知识管理面临三大痛点:信息孤岛(40%的企业知识分散在10+个系统中)、检索低效(员工平均每周浪费3.5小时查找信息)和知识流失(专家离职导致关键经验断层)。传统解决方案如Wiki或文档管理系统存在两大局限:被动检索:用户需精确知道搜索关键词理解缺失:无法解析"季度营收增长率计算方法"等复合问题RAG(检索增强生成)技术的革命性在于将语义检索与大语言模型结合:用户问
- DeepSeek 实战项目:构建专业领域智能问答系统
XQR.小白
DeepSeek实战项目精讲python人工智能
目录1.项目概述与背景2.环境准备与模型部署3.专业知识库构建5.交互式界面开发6.系统优化与扩展7.项目部署与运维项目总结与展望1.项目概述与背景在当今信息爆炸的时代,专业领域的知识获取面临着信息过载和检索效率低下的问题。本项目旨在利用DeepSeek模型构建一个专业领域的智能问答系统,帮助用户快速准确地获取所需信息。通过本项目,你将学习如何:部署和配置DeepSeek大语言模型构建专业领域知识
- 【AI大模型】数据处理
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一、源文档读取为构建我们的本地知识库,我们需要对以多种类型存储的本地文档进行处理,读取本地文档并通过前文描述的Embedding方法将本地文档的内容转化为词向量来构建向量数据库。在本节中,我们以一些实际示例入手,来讲解如何对本地文档进行处理。二、数据读取1.PDF文档我们可以使用LangChain的PyMuPDFLoader来读取知识库的PDF文件。PyMuPDFLoader是PDF解析器中速度最
- DeepSeek使用指南:普通人逆袭的5大核心技巧
傻啦嘿哟
DeepSeek新手全攻略自然语言处理
目录引言:AI工具如何成为普通人的"外挂"?一、精准提问术:让AI输出价值翻倍二、记忆管理术:打造你的AI知识库三、创意激发术:突破思维定式四、效率革命术:重构工作流程五、认知升级术:建立AI思维框架进阶技巧:打造个人AI工作流结语:AI时代的认知突围引言:AI工具如何成为普通人的"外挂"?在人工智能普及的今天,掌握工具的使用深度决定了效率差距。DeepSeek作为新一代大语言模型,其核心价值不在
- 【无标题】
行者man
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文章目录1.授权认证2.区域管理创建区域更新区域删除区域获取区域列表3.门店管理创建门店批量删除门店获取区域下的门店列表获取门店详情更新门店4.部门组织管理创建组织更新组织删除组织获取组织列表5.用户管理创建用户更新用户批量删除用户获取组织下用户列表获取用户职位列表绑定第三方职位列表获取单个用户详情启用/禁用用户1.授权认证功能描述云眸平台所有RESTAPI的调用都需要身份认证,采用ClientC
- 大模型驱动核工业智能化的技术架构与核心突破
Deepoch
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从数据闭环到自主决策,解码核能系统的AI技术演进路径Deepoc大模型通过构建多维度技术体系,在知识结构化处理、逻辑推理优化及多模态验证机制等方向取得关键技术突破,有效提升生成内容与行业知识库的匹配度。经第三方测试验证,在装备制造、能源管理等场景中,其生成内容的可验证性指标较基线模型提升62%,关键参数失真率控制在0.3%阈值内。通过构建行业知识蒸馏框架,该模型已形成覆盖12个垂直领域的定制化解决
- lobechat搭建本地知识库
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本文中,我们提供了完全基于开源自建服务的DockerCompose配置,你可以直接使用这份配置文件来启动LobeChat数据库版本,也可以对之进行修改以适应你的需求。我们默认使用MinIO作为本地S3对象存储服务,使用Casdoor作为本地鉴权服务。快速启动为方便快速上手,这一章使用docker-compose/local目录中的docker-compose.yml配置文件,启动后的LobeCha
- 2025-微调 Qwen3 实战教程
一、概述unsloth微调Qwen3模型提供显著优势:训练速度提高2倍,VRAM使用减少70%,支持8倍长的上下文。Qwen3–30B-A3B仅需17.5GBVRAM即可运行。unsloth的Dynamic2.0量化技术保证了高精度,同时支持原生128K上下文长度。Qwen3模型具有思考模式和非思考模式,适用于不同复杂度的任务。微调后的模型可用于法律文档分析、定制知识库构建等领域,能够处理特定领域
- # 告别Jira!开源神器Plane:项目管理+代码协作的终极平替
一个小番茄
人工智能jira
作为一位在IT行业摸爬滚打十余年的老兵,我深知项目管理工具对技术团队的重要性。今天我要分享的这个开源神器Plane,可能正是你团队一直在寻找的Jira替代方案。为什么我们要寻找Jira替代品?首先,让我们直面Jira的几个痛点(这些我都亲身体验过):高昂的授权费用:小团队预算吃紧时,Jira的订阅费能让人肉疼复杂配置负担:每次新项目启动,光是配置工作流就要耗费半天性能瓶颈:项目规模大了之后,Jir
- Spring Boot + LangChain 构建 RAG 应用
程序员丸子
langchainAI大模型语言模型自然语言处理人工智能大语言模型RAG
使用LangChain构建RAG应用程序什么是RAG?检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)是一种结合了检索和生成两种关键技术的机器学习方法。这种方法在自然语言处理任务中特别有效,例如对话系统和问答系统。RAG的关键组件检索:•RAG首先从大型数据集或知识库中检索与用户查询相关的文档或数据。•通常使用信息检索技术,如向量搜索或关键词匹配。生成:•在检索到
- 大模型实战干货:如何基于LangChain 在本地构建一个可运行的 RAG 系统(附完整代码)
勤奋的知更鸟
PythonAI大模型AI工具langchain
什么是RAGRAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是一种将语言模型(如ChatGPT)与外部知识库结合的技术,使其在生成回答时能够调用真实知识来源,而不仅依赖模型本身的参数记忆。LangChain是一个构建大语言模型(LLM)应用的强大框架,提供了连接向量数据库、检索器、提示模板和LLM的模块化工具链。RAG系统结构图项目依赖安装pipinstallla
- 互联网大厂Java求职面试:AI与大模型技术下的RAG系统架构设计与性能优化
在未来等你
Java场景面试宝典AI技术编程JavaSpring
【互联网大厂Java求职面试:AI与大模型技术下的RAG系统架构设计与性能优化】文章内容面试官开场白技术总监(李明):“郑薪苦,欢迎来到今天的面试。我是李明,负责我们公司的AI平台架构设计。今天我们将围绕一个非常前沿的场景——基于RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)系统的架构设计与性能优化进行深入探讨。这个场景在当前的AI应用中非常重要,尤其是在企业知识库与大模型深
- API网关Apisix管理接口速查
九又四分之三站台Emm
架构师修养网络架构
管理接口总体分类(基于RESTAPI)资源类别接口路径前缀功能说明路由(Routes)/apisix/admin/routes/{id}定义HTTP请求的匹配规则及转发目标服务(Services)/apisix/admin/services/{id}封装上游配置,可被多个路由复用上游(Upstreams)/apisix/admin/upstreams/{id}指定请求转发的后端节点插件配置插入到各
- 检索增强生成(RAG)领域关键数据集综述:分类、挑战与展望
致Great
分类数据挖掘人工智能
检索增强生成(RAG)领域关键数据集综述:分类、挑战与展望摘要检索增强生成(RAG)通过融合外部知识库与大型语言模型,已成为解决知识密集型自然语言处理(NLP)任务的关键范式。高质量、多样化的数据集是推动RAG技术发展、评估模型能力和揭示其局限性的基石。本文旨在对RAG领域的关键数据集进行一次系统性的梳理与全景分析。我们基于对30篇核心研究论文的分析,提炼并审查了148个相关数据集,并首次提出一个
- AI加持|博睿数据公众号正式升级运维智能体!
运维
即日起,「博睿宏远」&「bonree博睿数据」公众号正式接入腾讯元器AI智能体,24小时在线“有问必答”,为您开启智能交互新体验!精准解答难题秒级内容定位精准解答难题。无论是在工作中遇到技术难题,或是对博睿数据的产品及解决方案有疑问,只需输入您的问题,智能体依托腾讯混元大模型,都能秒级从博睿数据庞大的知识库检索出您所需要的信息,条理清晰地为您输出相关技术要点,并附上原文链接,方便深度查阅。极速内容
- Linux 文件与目录管理
咖啡续命又一天
Linuxlinux服务器运维
以下是关于Linux文件与目录管理的常用命令及其详细讲解,结合了知识库中的信息,帮助您高效管理文件和目录。一、查看文件与目录1.ls(列出目录内容)功能:显示当前目录下的文件和子目录。常用选项:ls:列出当前目录下的文件和目录(不带详细信息)。ls-l:以详细格式显示文件信息(权限、所有者、大小、修改时间等)。ls-a:显示所有文件(包括隐藏文件,以.开头的文件)。ls-h:以人类可读的格式显示文
- 华为OD-2024年E卷-中文分词模拟器[200分] -- python
问题描述:给定一个连续不包含空格的字符串,该字符串仅包含英文小写字母及英文标点符号(逗号、分号、句号),同时给定词库,对该字符串进行精确分词。说明:精确分词:字符串分词后,不会出现重叠。即"ilovechina",不同词库可分割为"i,love,china","ilove,china",不能分割出现重叠的"i,ilove,china",i出现重叠标点符号不成词,仅用于断句词库:根据外部知识库统计出
- 集合框架
天子之骄
java数据结构集合框架
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- Table Driven(表驱动)方法实例
bijian1013
javaenumTable Driven表驱动
实例一:
/**
* 驾驶人年龄段
* 保险行业,会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断
* 驾驶人年龄段:01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞)
*/
public class AgePeriodTest {
//if...el
- Jquery 总结
cuishikuan
javajqueryAjaxWebjquery方法
1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如:$.trim(' Hello ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值,表示某个DOM元素(第二个参数)是否为另一个DOM元素(第一个参数)的下级元素。如:$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
- 面向对象概念的提出
麦田的设计者
java面向对象面向过程
面向对象中,一切都是由对象展开的,组织代码,封装数据。
在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程,这充分说明了,这种编程强调实体。
下面就结合编程语言的发展史,聊一聊面向过程和面向对象。
c语言由贝尔实
- linux网口绑定
被触发
linux
刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4,为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。
一、环境描述
我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡,通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。
二、双网卡绑定步骤:
2.1 修改/etc/sysconfig/network
- XML基础语法
肆无忌惮_
xml
一、什么是XML?
XML全称是Extensible Markup Language,可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义,你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。
二、为什么学习XML?
用来解决程序间数据传输的格式问题
做配置文件
充当小型数据库
三、XML与HTM
- 为网页添加自己喜欢的字体
知了ing
字体 秒表 css
@font-face {
font-family: miaobiao;//定义字体名字
font-style: normal;
font-weight: 400;
src: url('font/DS-DIGI-e.eot');//字体文件
}
使用:
<label style="font-size:18px;font-famil
- redis范围查询应用-查找IP所在城市
矮蛋蛋
redis
原文地址:
http://www.tuicool.com/articles/BrURbqV
需求
根据IP找到对应的城市
原来的解决方案
oracle表(ip_country):
查询IP对应的城市:
1.把a.b.c.d这样格式的IP转为一个数字,例如为把210.21.224.34转为3524648994
2. select city from ip_
- 输入两个整数, 计算百分比
alleni123
java
public static String getPercent(int x, int total){
double result=(x*1.0)/(total*1.0);
System.out.println(result);
DecimalFormat df1=new DecimalFormat("0.0000%");
- 百合——————>怎么学习计算机语言
百合不是茶
java 移动开发
对于一个从没有接触过计算机语言的人来说,一上来就学面向对象,就算是心里上面接受的了,灵魂我觉得也应该是跟不上的,学不好是很正常的现象,计算机语言老师讲的再多,你在课堂上面跟着老师听的再多,我觉得你应该还是学不会的,最主要的原因是你根本没有想过该怎么来学习计算机编程语言,记得大一的时候金山网络公司在湖大招聘我们学校一个才来大学几天的被金山网络录取,一个刚到大学的就能够去和
- linux下tomcat开机自启动
bijian1013
tomcat
方法一:
修改Tomcat/bin/startup.sh 为:
export JAVA_HOME=/home/java1.6.0_27
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:.
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CATALINA_H
- spring aop实例
bijian1013
javaspringAOP
1.AdviceMethods.java
package com.bijian.study.spring.aop.schema;
public class AdviceMethods {
public void preGreeting() {
System.out.println("--how are you!--");
}
}
2.beans.x
- [Gson八]GsonBuilder序列化和反序列化选项enableComplexMapKeySerialization
bit1129
serialization
enableComplexMapKeySerialization配置项的含义
Gson在序列化Map时,默认情况下,是调用Key的toString方法得到它的JSON字符串的Key,对于简单类型和字符串类型,这没有问题,但是对于复杂数据对象,如果对象没有覆写toString方法,那么默认的toString方法将得到这个对象的Hash地址。
GsonBuilder用于
- 【Spark九十一】Spark Streaming整合Kafka一些值得关注的问题
bit1129
Stream
包括Spark Streaming在内的实时计算数据可靠性指的是三种级别:
1. At most once,数据最多只能接受一次,有可能接收不到
2. At least once, 数据至少接受一次,有可能重复接收
3. Exactly once 数据保证被处理并且只被处理一次,
具体的多读几遍http://spark.apache.org/docs/lates
- shell脚本批量检测端口是否被占用脚本
ronin47
#!/bin/bash
cat ports |while read line
do#nc -z -w 10 $line
nc -z -w 2 $line 58422>/dev/null2>&1if[ $?-eq 0]then
echo $line:ok
else
echo $line:fail
fi
done
这里的ports 既可以是文件
- java-2.设计包含min函数的栈
bylijinnan
java
具体思路参见:http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174200712895228171/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MinStack {
//maybe we can use origin array rathe
- Netty源码学习-ChannelHandler
bylijinnan
javanetty
一般来说,“有状态”的ChannelHandler不应该是“共享”的,“无状态”的ChannelHandler则可“共享”
例如ObjectEncoder是“共享”的, 但 ObjectDecoder 不是
因为每一次调用decode方法时,可能数据未接收完全(incomplete),
它与上一次decode时接收到的数据“累计”起来才有可能是完整的数据,是“有状态”的
p
- java生成随机数
cngolon
java
方法一:
/**
* 生成随机数
* @author
[email protected]
* @return
*/
public synchronized static String getChargeSequenceNum(String pre){
StringBuffer sequenceNum = new StringBuffer();
Date dateTime = new D
- POI读写海量数据
ctrain
海量数据
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStream;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFRow;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFSheet;
import org.apache.poi.xssf.streaming
- mysql 日期格式化date_format详细使用
daizj
mysqldate_format日期格式转换日期格式化
日期转换函数的详细使用说明
DATE_FORMAT(date,format) Formats the date value according to the format string. The following specifiers may be used in the format string. The&n
- 一个程序员分享8年的开发经验
dcj3sjt126com
程序员
在中国有很多人都认为IT行为是吃青春饭的,如果过了30岁就很难有机会再发展下去!其实现实并不是这样子的,在下从事.NET及JAVA方面的开发的也有8年的时间了,在这里在下想凭借自己的亲身经历,与大家一起探讨一下。
明确入行的目的
很多人干IT这一行都冲着“收入高”这一点的,因为只要学会一点HTML, DIV+CSS,要做一个页面开发人员并不是一件难事,而且做一个页面开发人员更容
- android欢迎界面淡入淡出效果
dcj3sjt126com
android
很多Android应用一开始都会有一个欢迎界面,淡入淡出效果也是用得非常多的,下面来实现一下。
主要代码如下:
package com.myaibang.activity;
import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import android.os.CountDown
- linux 复习笔记之常见压缩命令
eksliang
tar解压linux系统常见压缩命令linux压缩命令tar压缩
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2109693
linux中常见压缩文件的拓展名
*.gz gzip程序压缩的文件
*.bz2 bzip程序压缩的文件
*.tar tar程序打包的数据,没有经过压缩
*.tar.gz tar程序打包后,并经过gzip程序压缩
*.tar.bz2 tar程序打包后,并经过bzip程序压缩
*.zi
- Android 应用程序发送shell命令
gqdy365
android
项目中需要直接在APP中通过发送shell指令来控制lcd灯,其实按理说应该是方案公司在调好lcd灯驱动之后直接通过service送接口上来给APP,APP调用就可以控制了,这是正规流程,但我们项目的方案商用的mtk方案,方案公司又没人会改,只调好了驱动,让应用程序自己实现灯的控制,这不蛋疼嘛!!!!
发就发吧!
一、关于shell指令:
我们知道,shell指令是Linux里面带的
- java 无损读取文本文件
hw1287789687
读取文件无损读取读取文本文件charset
java 如何无损读取文本文件呢?
以下是有损的
@Deprecated
public static String getFullContent(File file, String charset) {
BufferedReader reader = null;
if (!file.exists()) {
System.out.println("getFull
- Firebase 相关文章索引
justjavac
firebase
Awesome Firebase
最近谷歌收购Firebase的新闻又将Firebase拉入了人们的视野,于是我做了这个 github 项目。
Firebase 是一个数据同步的云服务,不同于 Dropbox 的「文件」,Firebase 同步的是「数据」,服务对象是网站开发者,帮助他们开发具有「实时」(Real-Time)特性的应用。
开发者只需引用一个 API 库文件就可以使用标准 RE
- C++学习重点
lx.asymmetric
C++笔记
1.c++面向对象的三个特性:封装性,继承性以及多态性。
2.标识符的命名规则:由字母和下划线开头,同时由字母、数字或下划线组成;不能与系统关键字重名。
3.c++语言常量包括整型常量、浮点型常量、布尔常量、字符型常量和字符串性常量。
4.运算符按其功能开以分为六类:算术运算符、位运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符和条件运算符。
&n
- java bean和xml相互转换
q821424508
javabeanxmlxml和bean转换java bean和xml转换
这几天在做微信公众号
做的过程中想找个java bean转xml的工具,找了几个用着不知道是配置不好还是怎么回事,都会有一些问题,
然后脑子一热谢了一个javabean和xml的转换的工具里,自己用着还行,虽然有一些约束吧 ,
还是贴出来记录一下
顺便你提一下下,这个转换工具支持属性为集合、数组和非基本属性的对象。
packag
- C 语言初级 位运算
1140566087
位运算c
第十章 位运算 1、位运算对象只能是整形或字符型数据,在VC6.0中int型数据占4个字节 2、位运算符: 运算符 作用 ~ 按位求反 << 左移 >> 右移 & 按位与 ^ 按位异或 | 按位或 他们的优先级从高到低; 3、位运算符的运算功能: a、按位取反: ~01001101 = 101
- 14点睛Spring4.1-脚本编程
wiselyman
spring4
14.1 Scripting脚本编程
脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行;
如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦;
如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的;
在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean;
spring支持脚本